package com.atguigu.gmall.realtime.app.dim;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.DimSinkFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.TableProcessFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.bean.TableProcess;
import com.atguigu.gmall.realtime.util.MyKafkaUtil;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastConnectedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;

/**
 * @author Felix
 * @date 2022/9/23
 * 维度数据处理
 * 需要启动的进程
 *      zk、kafka、maxwell、hdfs、hbase、DimApp
 * 开发流程总结
 *      基本环境准备
 *      检查点相关设置
 *      从kafka的topic_db主题中读取业务数据
 *      对流中的类型进行转换  jsonStr->jsonObj
 *      简单的ETL
 *      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~主流数据读取~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      使用FlinkCDC读取配置表中的配置数据----配置流
 *      将配置流进行广播---广播流
 *      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~配置数据读取~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      将主流和广播流数据进行关联---connect
 *      对关联之后的数据进行处理---process
 *          class TableProcessFunction extends BroadcastProcessFunction{
 *              processElement 处理主流数据
 *                  获取处理的业务数据表表名
 *                  根据表名到广播状态中获取对应的配置对象
 *                  如果配置对象不为空，说明是维度
 *                      过滤掉不需要传递的字段
 *                      补充sink_table属性
 *                      将影响的维度数据(data)内容输出到下游
 *              processBroadcastElement  处理广播流数据方法
 *                  if(op=="d"){
 *                      从广播状态中将对应的配置信息删除掉
 *                  }else{
 *                      维度表创建---checkTable(tableName,sinkColumn,pk,ext)
 *
 *                      将读取到的配置信息封装为一个TableProcess对象放到广播状态中
 *                      state:<key:业务数据库维度表表名,value:>TableProcess对象
 *                  }
 *          }
 *      将流中的维度数据写到Phoenix表中
 *          维度流.addSink(SinkFunction)
 *          class DimSinkFunction implements SinkFunction{
 *              invoke{
 *                  拼接upsert语句
 *                  使用jdbc执行upsert语句
 *              }
 *          }
 *  程序执行流程(以维度历史数据同步为例)
 *      执行mysql_to_kafka_init.sh all脚本
 *      使用maxwell的bootstrap进程到业务数据库的维度表中进行全表扫描
 *      将扫描的数据交给maxwell进程
 *      maxwell进程接收到数据后，会将数据封装为json字符串，发送到kafka的topic_db主题中
 *      DimApp应用在启动的时候，会使用FlinkCDC从配置表中读取配置数据
 *          提前创建维度表
 *          将读取到的配置信息封装为一个K、V键值对放到广播状态     <K:String,V:TableProcess>
 *      配置数据会广播主流处理的每一个并行度上
 *      DimApp应用从topic_db主题中读取业务数据
 *          判断是否是维度
 *          过滤掉不需要传递的属性
 *          补充sink_table
 *          如果是维度的话，继续向下游传递
 *      将维度流中的数据写到phoenix表中
 */
public class DimApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 指定流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 设置并行度
        env.setParallelism(4);
        //TODO 2.检查点相关设置
        /*//2.1 开启检查点
        env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.2 设置检查点超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
        //2.3 设置job取消之后，检查点是否保留
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 设置两个检查点之间最小时间间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(2000L);
        //2.5 设置重启策略
        // env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,3000L));
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3, Time.days(30),Time.seconds(3)));
        //2.6 设置状态后端
        env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
        // env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new JobManagerCheckpointStorage());
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://hadoop202:8020/gmall/ck");
        //2.7 设置操作hadoop的用户
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","atguigu");*/

        //TODO 3.从kafka的topic_db主题中读取数据
        //3.1 声明消费的主题以及消费者组
        String topic = "topic_db";
        String groupId = "dim_app_group";
        //3.2 创建消费者对象
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = MyKafkaUtil.getKafkaConsumer(topic,groupId);
        //3.3 消费数据  封装为流
        DataStreamSource<String> kafkaStrDS = env.addSource(kafkaConsumer);

        //TODO 4.对读取的数据进行类型转换           jsonStr->jsonObj
        //匿名内部类
        /*SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(
            new MapFunction<String, JSONObject>() {
                @Override
                public JSONObject map(String jsonStr) throws Exception {
                    return JSON.parseObject(jsonStr);
                }
            }
        );
        //lambda表达式
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(
            jsonStr->JSON.parseObject(jsonStr)
        );
        */
        //方法的默认调用
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(JSON::parseObject);

        //TODO 5.简单的ETL 脏数据直接过滤掉  如果data属性不是一个标准的json，那么认为是脏数据，过滤掉
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> filterDS = jsonObjDS.filter(
            new FilterFunction<JSONObject>() {
                @Override
                public boolean filter(JSONObject jsonObj) throws Exception {
                    try {
                        jsonObj.getJSONObject("data");
                        if (jsonObj.getString("type").equals("bootstrap-start")
                            || jsonObj.getString("type").equals("bootstrap-complete")) {
                            return false;
                        }

                        return true;
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                        return false;
                    }
                }
            }
        );
        // filterDS.print(">>>>");

        //TODO 6.使用FlinkCDC读取配置表数据
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname("hadoop202")
            .port(3306)
            .databaseList("gmall0411_config")
            .tableList("gmall0411_config.table_process")
            .username("root")
            .password("123456")
            .startupOptions(StartupOptions.initial())
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
            .build();

        DataStreamSource<String> mySqlDS = env
            .fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source");
        //TODO 7.对配置流进行广播  得到广播流
        MapStateDescriptor<String, TableProcess> mapStateDescriptor
            = new MapStateDescriptor<String, TableProcess>("mapStateDescriptor",String.class,TableProcess.class);
        BroadcastStream<String> broadcastDS = mySqlDS.broadcast(mapStateDescriptor);

        //TODO 8.将主流业务数据和广播流配置数据进行关联  connect
        BroadcastConnectedStream<JSONObject, String> connectDS = filterDS.connect(broadcastDS);

        //TODO 9.分别对两条流数据进行处理
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> dimDS = connectDS.process(
            new TableProcessFunction(mapStateDescriptor)
        );

        //TODO 10.将维度数据写到phoenix中
        dimDS.print(">>>>");
        dimDS.addSink(new DimSinkFunction());

        env.execute();
    }
}